基於猜測的銷售勘探不僅乏味而且成本高昂。根據貝勒大學的一項研究,經驗豐富的銷售人員可能需要花費 7.5 小時的推銷電話才能獲得一次合格的預約。
透過信任數據而不是幸運之星,您可以顯改善外向銷著提高對外銷售勘探品質和效率,並提高電話會議的命中率。但只有當您深入了解理想的客戶檔案時才能做到這一點。
為了成功進行數據驅動的對外銷售勘探,您需要一個可擴展的解決方案來收集有關當前客戶和潛在客戶的數據。然後,您必須對其應用機器學習,以產生有關公司的有用見解。機器學習是人工智慧的一個子類別,基本上是一個巨大的關聯引擎。
數據驅動的銷售勘探可協助您提高轉換率
如今,對於大多數銷售人員來說,他們的大多數銷售前景都沒有成為合格的銷售線索。這反映了這樣一個現實:他們的絕大多數推銷電話和推改善外向銷銷電子郵件都不會導致潛在客戶進入銷售流程的下一步。
當銷售人員瞄準了錯誤的潛在客戶時,他們在銷售過程的最初階段 80% 的工作可能會被浪費。
大多數銷售組織都已經習 哥斯大黎加 電話號碼數據 慣了這樣一個事實:銷售人員在銷售流程的最初階段 80% 以上的工作都沒有取得理想的結果。經理們將銷售視為一場數字遊戲,鼓勵提高生產力,並告訴銷售人員,要想在業務中取得成功,他們必須「熱愛艱苦的工作」。銷售之所以會出現這樣的情況,是因為大多數銷售組織中的大多數銷售專業人員一開始就接觸到了錯誤的潛在客戶。
每個行業都會有一些損失、一些錯誤以及不匹配。銷售也不例外。但是,您猜對了,數據驅動的銷售勘探可以顯著降低未轉換為潛在客戶的潛在客戶的百分比。
在本文中,我們將分享四個經過嘗試和測試的技巧,說明數據如何幫助您改善銷售前景。
#1 改進收集資料的方法
通常,銷售組織依靠其代表將資料改善外向銷輸入 CRM 系統。讓銷售人員負責將所有必要的數據添加到 CRM 中是獲取真相的糟糕方式。
無論您還是任何技術,無論多麼智能,都無法從分散的數據中產生有價值的見解。因此,您應該先監督目前的資料收集方法。無論您是希望改進現有的數據驅動的改善外向銷銷售勘探框架,還是剛開始在銷售勘探等式中添加數據,這都無關緊要。
無論您還是任何技術,無論多麼智能,都無法從分散的數據中產生有價值的見解。
使用正確的技術工具來幫助您的賣家獲得更好的數據。解決這個問題的最佳方法是自動化資料收集。讓銷售人員使用連網系統撥打電話,而不是使用桌上型電話。不要讓電子郵件在夜色的掩護下來回傳遞,而是確保使用系統來追蹤它們。 (如果您活躍於歐盟,根據具體情況,今年 5 月生效的 GDPR 可能會要求您明確同意這樣做。請確保您使用的工具符合 GDPR 規定。)
為銷售團隊配備銷售效率工具的原因是整體目標是幫助他們提高工作效率。此類別中的銷售工具包含一些技巧、技巧和功能,使銷售人員能夠執行以下操作:
- 只需單擊即可發送預先錄製的語音訊息。
- 無論您從何處撥打電話,在接收者看來就像是透過本地號碼撥打的電話一樣。
- 為不同情況建立範本電子郵件
- 傳送自動電子郵件
您可以透過投資銷 阅读更多什么是客户关系管理?有效使用 CRM 的指南 售智慧或 Vainu 等公司資料平台來進一步改善自動資料收集,該平台為您提供詳細的公司資料並與您的 CRM 工具整合。像 Vainu 這樣的平台每天都會收集、讀取和分類大量資料。借助改善外向銷有關每家公司的更多最新數據,您可以確保始終根據公司的當前狀況進行銷售勘探。
#2 找出區分好前景和壞前景的因素
只有當您開始利用所有 銷售數據 數據的上下文時,您才能完全開始意識到上述技巧的好處。將機器學習應用於有關您的客戶、潛在客戶、活動以及這些活動發生的整體情況的數據將幫助您發現您擁有良好記錄的公司之間的共同特徵和模式。
借助人工智慧驅動的技術,您將能夠看到模式:「在這些時候對那些目標標題/行業/領域的這些調用會帶來成功。而那些在那些時候對那些目標板塊/行業/領域的調用則不會」多做前者,少做後者會帶來成功。
透過查看數據洞察並列出您所改善外向銷需和希望的潛在客戶特徵,您將知道在進行對外銷售勘探時要尋找哪些公司。您還會知道要避免哪些公司。現在您可以更輕鬆地識別您的理想客戶檔案(也經常稱為買家角色或目標市場),或改善您對理想客戶檔案的現有描述。